SkillUp AI社が提供しているPython入門講座の３日目を修了しました。
（ 1日目 , 2日目）
Day3：データの整理 – NumPy について
NumPyとは
まず、NumPyとはなんぞや？ というところを知っておきましょう。
データを整形などデータを扱うためのライブラリです。
データをベクトル・行列として扱う時に活躍します。
同じくデータを扱うライブラリとして Day4で学習するPandasというのがありますが、扱うデータに違いがあります。以下イメージです。
講座の内容
内容は3点です。
- 外部ライブラリの使い方
- NumPyとPandasの使い分け
- NumPyでの配列の使い方
Pythonで外部ライブラリの使い方は、ほかの言語とほぼ変わりませんでした。
要は、importで宣言して使えるようにするのみ。
NumPyの配列の使い方（ 配列の作り方、整形、参照 ）はなかなか難しかったですね。
個人的には配列の転置ができるのがすごいと思いました。
Excelとかでよく使う行列入れ替えて貼り付けみたいな感じ？ ですかね。
覚えてますか？ 高校の数学
講座の動画では、ベクトル、行列積、線形台数といった言葉が出てきました。
・ベクトルは、高校２年生で習ったな。
・行列積は、高校３年生だな。
・線形代数は、、、習ってない。（大学レベルのやつかなぁ）
機械学習ではこういった内容は当たり前のように使うということでしょう。
もう少し調べてみる必要がありそうです…。
今回の講座の疑問点
使い方は分かったつもりです。
活用の具体例の紹介はなかったので、その点が知りたいところ。今後に期待です。
「とある数値以上の数字のみを抽出する場合に使う」といった説明がありましたが、大量のデータから特定の値を抽出するのに使うのですかね( ´ω`）？
反省点
確認テストがあることを Day3にして初めて知りました…。忘れずにやっておこう。
ちなみに、確認テストは「Google Docs」を使って作っているようでした。
簡単にテストが作れるのですかね？ この仕組みも興味があります。
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